본 논문에서는 웨이블렛 서브밴드 필터링기법을 이용하여 다중의사 결정기법에 기반을 둔 잡음에 강인한 화자식별 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 잡음이 첨가된 음성신호를 웨이블렛 서브밴드 필터뱅크를 이용하여 각 주파수 대역별로 신호를 분리한 후 개별적인 대역별로 인식 알고리즘을 수행하기 때문에 어떤 서브밴드에서의 노이즈 영향이 상대적으로 적으므로 대역제약된 형태로 주어지는 일반적인 주변잡음이 있는 환경하에서 우수한 성능을 보일 수 있도록 시스템을 구성하였다. 제안된 알고리즘은 화자인식 기법으로 널리 쓰이고 있는 벡터양자화 알고리즘만을 적용한 경우에 비해 15∼60%의 향상된 인식률을 보였다.
본 연구의 목적은 광용적맥파 해석에 중요하게 사용되는 최대 상승기울기(maximum dV/dt) 지점 검출 알고리즘 개발로, 미분 및 필터링을 통한 전처리 과정, 극점 검출과정, 역탐색 등의 후처리 과정으로 구성되는 알고리즘을 구현하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 총 74,225개의 맥박파형을 사용한 검증을 수행하였으며, 동시에 측정된 심전도 QRS지점을 기준으로 최대 dV/dt 측정 위치 정확성을 판정하였다. 시뮬레이션 결과, 적응형 임계치 극점 검출 방법과 함께 사용하였을 때, 제안된 알고리즘은 기존 광용적맥파 상단, 하단극점 검출 알고리즘과 유사한 성능인 98.57%, 99.98%의 민감도와 특이도, 0.02%의 오검출율을 가지는 것으로 나타났다.
본 논문은 손등의 정맥패턴을 이용한 개인식별을 위해 개발된 3가지의 알고리즘에 관해 각각의 성능을 비교한 결과를 제시한다. 세가지 방법은 각각 Unsharp Masking을 이용한 이치화 후 정맥과 손등 배경의 면적을 이용한 가중치를 적용한 원형정합 알고리즘[1]과 Kolmogorov Smirnov(KS) statistic[2]을 이용한 매칭 알고리즘을 개선한 방식, 그리고 정맥의 세선화 처리 후 분기점의 좌표, 정맥의 길이, 정맥 가지 사이의 분기각도 등의 특징벡터를 이용한 방법 등이다. 본 연구에서는 전처리 과정에 있어서, 원시영상의 혈관부위와 배경부위의 gray scale 분포가 겹친 상태에서 Unsharp Masking 필터링을 적용한 결과가 기타 다른 전처리 방식보다 우수하게 영상을 강화시킬 수 있음을 확인하였고, 가중치를 이용한 매칭방식이 다른 매칭방식보다 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 합성곱 신경망을 통해 학습된 DoF(피사계 심도, Depth of field) 네트워크 아키텍처를 이용하여 객체 인식, 시점 추적, 문자 인식, 비사실적 렌더링 등 다양한 애플리케이션에 적용할 수 있는 사후 필터링 기법에 대해 살펴본다. 일반적으로 영상은 포커싱과 아웃포커싱에 의해 사용자의 관심표현이 결정되며, 이를 이용하여 영상 내 중요도를 판단한다. 영상 내에는 수많은 콘텐츠들이 혼재되어 있기 때문에 사용자가 집중적으로 보고 있는 콘텐츠를 찾아내기 어렵다. 본 논문에서는 사용자가 흥미롭고 집중적으로 보고 있는 영역을 DoF 네트워크로 학습시키고, 이를 통해 이전 기법으로는 표현할 수 없었던 DoF 기반 객체 인식, 시점 추적, 문자 인식, 비사실적 렌더링을 효율적으로 표현해낸다.
본 논문에서는 산업용 CT 영상에서 다중 해상도 기반의 밝기값 정보와 형태 정보를 이용하여 내부 기공결함을 정확하고 빠르게 검출하는 기법을 제안한다. 첫째, 대용량 CT 데이터에서 계산량을 줄이기 위하여 1/2 해상도로 변환 후 관심영역을 자동 산정하고, 링 또는 금속 인공물 등의 잡음을 제거하기 위해 비등방성 확산 필터링을 수행한다. 둘째, 기공 결함 후보군을 검출하기 위해 밝기값 기반의 결함 검출 기법을 제안한다. 셋째, 결함 검출의 민감도를 향상시키기 위해 형태 정보를 이용한 기공 결함 검출 기법을 제안한다. 넷째, 수행시간 가속화를 위하여 다중 해상도 영상 처리 및 Open MP를 적용한다. 제안방법의 평가를 위하여 육안평가와 정확성 평가, 수행시간을 측정하였다. 정확성 평가는 실제 기공 결함과 제안방법 적용 후 결함 간 중복 픽셀 수로 측정하였다. 실험 결과 평균 중복 픽셀 비율은 91%로 측정되었고, 가장 큰 비율은 99%, 가장 작은 비율은 80%로 측정되었다. 다중 해상도 기법 및 Open MP를 적용함으로써 해상도 데이터 수행시간보다 90% 가속화되었다.
디지털 워터마킹은 오디오, 이미지, 영상과 같은 고품질 디지털 멀티미디어 컨텐츠의 불법적인 복제와 유통을 막고 저작권을 보호하기 위한 최후의 방어 수단으로 인식되고 있는 신호처리 기술이다. 오디오 신호에 삽입되는 워터마크 신호는 들리지 않아야 하는 특성과 함께, 압축이나 필터링과 같은 신호처리 과정 후에도 추출이 가능한 강인성을 지녀야 한다 본 연구에서는 현재 제안되고 있는 여러가지 오디오 워터마킹 방법 중에서 대역확산을 기반으로 한 PN 시퀸스 오디오 워터마킹 시스템에 대해서 다루었다. 삽입된 워터마크 신호가 들리지 않도록 하기 위해 인간의 청각 시스템에 기반한 심리음향모델을 적용하였으며, 효율적인 검출과 청각상의 특성을 고려한 여러 가지 실험을 수행하였다. 워터마크 정보의 검출에 있어서는 원 신호가 필요하지 않은Blind Detection 방법을 제안하여 효율적인 워터마킹 시스템을 구현할 수 있도록 하였다.
본 논문은 고속으로 생산되는 제품의 영상을 캡쳐한 후 영상처리 기법 중 에지 추출 알고리즘을 응용하여 조명에 투과된 제품의 에지를 추출 및 필터링 하는 방법으로 결함 검출 시스템을 설계한다. 소형의 임베디드 기기에 패턴 매칭 영상처리 기법을 이용하여 결함을 검출하고 패턴의 비 매칭 정도를 기준점에 따라 정상 또는 불량 판정을 할 수 있는 어플리케이션을 개발하고 탑재하였고, 어플리케이션의 불량 판정 알고리즘으로는 NGC (Normalized GrayScale Corelation) 기법을 사용하였고 검출 판정 결과 적절한 판정값을 입력하는 것으로 기준 패턴과 형상이 다른 대상의 불량을 판정한다.
인간과 인공생명체(Artificial Life Systems)가 서로 커뮤니케이션을 진행하기 위하여 인공생명체는 자신이 의도한 바를 음성, 표정, 행동 등 다양한 방식을 통하여 표현할 수 있어야 한다. 특히 자신의 좋아함과 싫음 등 자율적인 감정을 표현할 수 있는 것은 인공생명체가 더욱 지능적이고 실제 생명체의 특성을 가지게 되는 중요한 전제조건이기도 하다. 위에서 언급한 인공생명체의 감정표현 특성을 구현하기 위하여 본 논문에서는 음성 속에 감정을 포함시키는 방법을 제안한다. 먼저 인간의 감정표현 음성데이터를 실제로 구축하고 이러한 음성데이터에서 감정을 표현하는데 사용되는 에너지, 지속시간, 피치(pitch) 등 특징을 추출한 후, 일반적인 음성에 위 과정에서 추출한 감정표현 특징을 적용하였으며 부가적인 주파수대역 필터링을 통해 기쁨, 슬픔, 화남, 두려움, 혐오, 놀람 등 6가지 감정을 표현할 수 있게 하였다. 감정표현을 위한 음성처리 알고리즘은 현재 음성합성에서 가장 널리 사용되고 있는 TD-PSOLA[1] 방법을 사용하였다.
인터넷의 확산과 더불어 전자 우편의 사용이 크게 늘면서 스팸메일의 심각성이 대두되고 있다. 현재 스팸메일을 막기 위한 여러 가지 기법이 제안되고 있으나, 대부분의 방법이 메일 서버내의 정책에 따른 메일 필터링으로, 스팸메일로 인해 네트워크 자원이 소실되는 문제는 여전히 해결되지 않고 있다. 또한 여러 메일 서버가 같은 내용의 메일로 반복적으로 공격을 당하게 된다. 본 논문에서는 게이트웨이 수준에서의 메일감시를 통하여 불필요한 스팸메일로부터 네트워크 자원을 보호하고, 내부 메일 서버 전체를 보호 할 수 있는 시스템에 대해 논의 해보고자 한다. 커널 레벨에서의 패킷 감시로 속도가 빠르고, 또한 가상의 커넥션을 맺어 게이트웨이에서 메일을 완전히 받은 후 검사하므로 더욱더 다양한 정책으로 SMTP를 감시할 수 있으며, 이 시스템은 IP 기반의 다른 프로토콜이나 타 서비스로의 응용 또한 기대할 수 있다.
False Positive Alert 은 IDS 가 공격이 아닌 것을 공격으로 잘못 판단하는 것이다 이러한 false Positive 는 시스템에 직접적인 피해를 주지는 않으나, 시스템 관리자가 적절한 대처를 하기 어렵게 하므로 IDS의 새로운 문제점으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 이러한 false Positive를 줄이기 위해 IDS 에서 나오는 Alert 중 False Positive를 필터링 하는 방법에 대해 제시한다. 공격에 대한 Alert과 False Positive Alert의 시간 패턴을 각각 분석, 학습함으로써 그 후의 Alert의 False Positive 여부를 판별한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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